המערכת החדשה מזהה בתוך דקות מאות אלפי אבנים ומקטעי קיר באמצעות למידת מכונה, ומאפשרת לנתח את מבנה היישוב העתיק ברמת דיוק שלא הייתה אפשרית בתיעוד קרקעי

חוקרים מאוניברסיטת חיפה פיתחו כלי ממוחשב המסוגל לזהות אבני בנייה ומקטעי קיר בצילומי רחפן ולהפוך תמונה של אתר עתיקות, שנראה בשטח כמו אוסף אבנים מפוזרות, לתוכנית אתר מדויקת וברורה. הכלי, המבוסס על למידת מכונה, ממפה בתוך דקות מאות אלפי אבנים ומאפשר לזהות דפוסים אדריכליים שאינם נראים מהקרקע. “המערכת שפיתחנו מאפשרת לנו לזהות מאפיינים באתר שהיו חומקים מתיעוד רגיל, ומספקת בסיס מדויק לניתוח דפוסי בנייה וארגון מרחבי. היא מצמצמת באופן ניכר את הצורך בעבודה ידנית ממושכת ופותחת אפשרות לחקור שאלות ארכאולוגיות שלא היה ניתן לבדוק ללא המידע המרחבי המדויק שהמערכת מפיקה”, אמר הדוקטורנט אראל עוזיאל, מאוניברסיטת חיפה, מעורכי המחקר.

אתרי יישוב עתיקים נראים למבקרים כמו אוסף של אבנים מפוזרות ללא קשר ביניהן וקשה לעיתים קרובות להבין מה באמת היה באתר. גם אחרי שעות של חקירה בשטח, התמונה הכוללת המתקבלת אינה מתבהרת ותיעוד בגובה העיניים מאיר רק חלק קטן מהכאוס. צילום מרחפנים הוא מהיר ומדויק יותר, אך הפיכת התמונות למידע מחקרי עדיין נותרה תהליך מסובך וארוך. במחקר הנוכחי, שפורסם בכתב העת Journal of Archaeological Science, ביקשו ד”ר יצחק יפה והדוקטורנט אראל עוזיאל, מבית הספר לארכיאולוגיה ותרבויות ימיות, יחד עם פרופ’ מוטי זוהר, מבית הספר למדעי הסביבה באוניברסיטת חיפה, לבדוק כיצד ניתן להשתמש בצילומי רחפן ובלמידת מכונה כדי לזהות אבני בנייה ומקטעי קיר באתרי חורבות, להפיק שכבות מרחביות מדויקות, וליצור תשתית שמאפשרת לנתח טיפוסי בנייה, סגנונות אדריכליים ודפוסי התארגנות באתר. לדברי החוקרים, למרות הנגישות הגוברת של רחפנים, ללא תהליך עיבוד מדויק של הנתונים לא ניתן לגזור מסקנות מחקריות מהתצלומים עצמם. מטרת המחקר הייתה לגשר על הפער הזה ולפתח כלי שמאפשר להפיק ערך מדעי של ממש מכל צילום.

החוקרים התבססו על עיבוד מאות תמונות שצולמו ברחפן מעל אתרים ארכאולוגיים. התמונות חוברו למפת־על מרחבית מדויקת של האתר ולמודל גובה שמציג את פני השטח. לאחר מכן חולקה המפה למאות אריחים קטנים ששימשו לאימון שני מודלים של למידת מכונה: מודל שמזהה אבני בנייה ומודל נוסף שמאתר מקטעי קיר. המודלים הוכשרו באמצעות אלפי דוגמאות שסומנו ידנית, ולאחר מכן יישמו החוקרים הצלבה בין שכבות האבנים והקירות כדי ליצור תוכנית אתר מפורטת, שבה כל אבן מעוגנת למיקומה המדויק ומשויכת למקטע הקיר המתאים.

המערכת נוסתה בתשעה אתרים ארכאולוגיים בישראל וזיהתה בהם כ־350,000 אבני בנייה, מתוכן כ־20 אחוזים סווגו כאבנים המשתייכות למקטעי קיר. החוקרים מצאו כי המערכת מזהה אבנים וקירות בדיוק גבוה גם באתרים בעלי צמחייה צפופה, גווני קרקע שונים או שימור חלקי. שילוב נתוני האבנים והקירות יצר תוכנית אתר מפורטת ברמת אבן בודדת, שבאמצעותה התאפשר לזהות טיפוסי בנייה, הבדלים בסגנון אדריכלי ודפוסי התארגנות של היישוב. “תוצאות המחקר מראות כיצד ניתוח מרחבי מדויק מאפשר לחשוף מידע שלא ניתן לזהות בשטח או בצפייה מהאוויר בלבד. המערכת מספקת רמת פירוט שמאפשרת לבחון שינויי בנייה לאורך זמן, לזהות סדרי תכנון ולאתר נקודות בעלות חשיבות ארכאולוגית גבוהה. בעזרת הנתונים האלה ניתן לגבש שאלות מחקר חדשות ולכוון חפירות עתידיות באופן ממוקד ויעיל יותר”, סיכמו החוקרים.

קראו עוד על המחקר בכתבה שפורסמה באתר YNET